深度求索

我已经把华尔街针对 AI 概念股的所有看空策略都梳理了一遍：

让你最看好的机构/媒体插入以下任意一条标题：

1. < ______ [GPU、光模块、MLCC、内存...] 已成为注定崩盘的大宗商品>

2. < ______ [长江存储、长鑫存储、东山精密...] 来自中国的企业将 flooding 市场>

3. < ______ [美光、英伟达、...] 来自无法验证的渠道消息显示正面临问题>

4. < ______ [韩国综合指数、Sivers、...] 是一个泡沫，就像 ____ [2007, 2021] 年的崩盘一样>

5. <____ [1,2,3, ...] 今年意外加息>

6. < _____ [谷歌、英伟达、Deepseek ...] 的优化消除了对此的需求！>

然后做成新的头条新闻，就可以发布了！

$英伟达

英伟达的黄仁勋对 KIMI K3 和中国开源模型进行了更新：

“美国公司绝对应该被允许使用中国 AI 模型。有一种误解，认为 somehow 以某种方式与中国存在后门连接。你下载这些模型，进行微调，以任何你想要的方式设置护栏。”

“这些中国开源模型非常出色。市场第一次误解了 DeepSeek 的影响。这次又误解了 Kimi 的影响。开源模型对整个行业都有利，这将带来更多的使用量，从而需要销售更多的英伟达计算机并建设更多的数据中心。”

“优秀的模型会导致更多的使用。还有一种误解是开源模型会损害闭源模型，这也是错误的。”

来源：amit

世界上最致命的山是巴基斯坦的 K2。

但 Moonshot 的新 K3 模型会有多致命？

在我看来，这并非另一个 “DeepSeek” 时刻。Kimi K3 对 AI 交易和算力需求是净正面影响，而对西方前沿实验室则是净负面影响。

在 X 上阅读了许多评论后，我的理解是，Moonshot 仅落后于前沿水平几个月，而非整整一代。

我要补充说明的是，我远非 AI“专家”。然而，我相信我在商业层面有足够高的理解力来进行评论和总结。

因此，从商业角度来看，K3 的整体模型略优于 Opus 4.8，但成本大约只有一半。Moonshot 收取约每百万输入 token 3 美元，每百万输出 token 15 美元，这与 Anthropic 的中层 Sonnet 费率相同，几乎是其自身之前模型的 4 倍。

在我看来，这些定价动态使得我在 X 上看到的将 DeepSeek 与之进行的比较显得非常懒惰。

2025 年 1 月的 DeepSeek 是一个通缩事件，他们以极低的成本构建了接近前沿的能力，并以极低的价格 effectively 免费提供，这暗示西方的 AI 资本支出过度。

Moonshot 则恰恰相反。它收取西方价格，因为它相信自己在销售能力，而非廉价，这很可能是因为中国实验室极度缺乏算力，并且确实需要收入来继续建设和满足需求。

像 OpenAI 和 Anthropic 这样的前沿实验室的商业模式，本质上是将它们自己的领先模型与其他所有人的模型之间的差距货币化。这两家公司都在以假设这种差距在未来几年保持宽广且高度可货币化的估值进行融资（且增长率在增加）。

然而，X 上的许多 AI 专家表示，Kimi K3 的差距现在可以用月来衡量，而真正商业工作负载主要运行的、位于前沿下方的层级，可能即将以非常低的大宗商品价格提供服务。

因此，实验室的可防御领域缩小到真正的前沿、企业信任和安全性以及分销渠道。收入可以持续增长，尽管定价权在侵蚀，而在我看来，正是定价假设（而非需求假设）支撑着 Anthropic 和 OpenAI 的高昂估值。

以 SoftBank 作为 OpenAI 的代理，我们看到今天其股价在 Kimi K3 发布后大幅下跌了 9%。我认为，现在的估值消化是合理且必要的。

我知道我的许多关注者关心上游名称的 AI 交易。然而，我并不认为最新的 Kimi K3 模型对这些公司产生根本性的负面影响。

每一个 K3 token 仍然会消耗芯片、内存和电力，而这些资源实际上已售罄至明年。Moonshot 肯定需要确保额外的算力来满足其模型不断增长的需求。

就目前而言，暴露于模型层利润率、实验室估值及其上市代理似乎情况更糟。

相反，考虑到所有因素，服务于无论谁的模型获胜都生成 token 的上游供应链基础设施名称看起来更便宜，没有根本原因。

但是....为了稍微逆向思维一些——你可以争辩说，如果更便宜的中国模型以惊人的速度进入市场，并导致像 OpenAI 和 Anthropic 这样的公司的利润压缩——> 这难道不会对它们的长期支出产生负面影响吗？结果，对上流 AI 供应链产生负面影响？

我尚未深入思考这一点，但这绝对值得探索。

最后，我想提到一些自 Kimi K3 发布以来，作为一名非技术人员，我很享受阅读的技术专家：

- @zephyr_z9

- @scaling01

- @FundaAI

如果你想成为一个不断学习关于 AI 的人，在我看来，这些人是你必须关注的。

当然，一如既往，如果我有任何错误，我鼓励任何人纠正我或与我辩论。

📢 最新消息: DeepSeek 启动 IPO 筹备，瞄准 2027 年公开上市

👉 关键要点:

➤ 据彭博社报道，DeepSeek已开始筹备首次公开募股。

➤ 公司目标是在 2026 年提交中国大陆的 IPO 申请。

➤ 公开市场上市计划定于2027 年。

➤ DeepSeek 正与会计和银行顾问合作。

➤ 公司正寻求至少100 亿元人民币的新一轮私募融资。

➤ 新融资的目标是投前估值至少达到4800 亿元人民币。

➤ 目标估值约等于710 亿美元。

➤ DeepSeek 在几周前刚刚完成了一轮创纪录的70 亿美元融资。

➤ IPO 时间表和融资计划仍可能根据市场情况调整。

$谷歌-A(GOOGL.US) 不仅仅是一笔 AI 模型交易。

它是一台现金流机器，集搜索、YouTube、云服务、Android、Workspace、Gemini、TPU 和 Waymo 于一体。

看涨的理由很简单：

谷歌能让 AI 变得便宜、实用、深度嵌入且大规模分发。

这就是为什么$谷歌-A(GOOGL.US) 可能是市场上最纯粹的超大盘 AI 价值交易之一。

需要关注的主要风险：反垄断补救措施、高昂的 AI 资本支出，以及如果 AI 基础设施成本增速快于货币化速度所带来的利润率压力。

$谷歌-A(GOOGL.US) $谷歌-C(GOOG.US)

Gemini 3.5 Flash 每百万输出 tokens 定价 9 美元，是这里的突出价值层。

这大约：

比 OpenAI 便宜 70%

比 Claude Opus 便宜 64%

比 Claude Fable 便宜 82%

DeepSeek 在原始低成本定价上胜出。

但谷歌带来了完整的机器：

@WarrenPies